• Mô tả :

Tập dữ liệu này chứa các bài đăng được xử lý trước từ bộ dữ liệu Reddit. Bộ dữ liệu bao gồm 3.848.330 bài đăng với độ dài trung bình là 270 từ cho nội dung và 28 từ cho phần tóm tắt.

Các tính năng bao gồm các chuỗi: tác giả, nội dung, cơ thể chuẩn hóa, nội dung, tóm tắt, subreddit, subreddit_id. Nội dung được sử dụng làm tài liệu và tóm tắt được sử dụng làm tóm tắt.

Tách ra ví dụ
'train' 3.848.330
  • Cấu trúc tính năng :
    'author': string,
    'body': string,
    'content': string,
    'id': string,
    'normalizedBody': string,
    'subreddit': string,
    'subreddit_id': string,
    'summary': string,
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp Hình dạng Dtype Sự miêu tả
Tính năngDict
tác giả tenxơ chuỗi
thân thể tenxơ chuỗi
Nội dung tenxơ chuỗi
Tôi tenxơ chuỗi
cơ thể bình thường tenxơ chuỗi
phụ bản tenxơ chuỗi
subreddit_id tenxơ chuỗi
tóm lược tenxơ chuỗi
  • trích dẫn :
    title = "{TL};{DR}: Mining {R}eddit to Learn Automatic Summarization",
    author = {V{\"o}lske, Michael  and
      Potthast, Martin  and
      Syed, Shahbaz  and
      Stein, Benno},
    booktitle = "Proceedings of the Workshop on New Frontiers in Summarization",
    month = sep,
    year = "2017",
    address = "Copenhagen, Denmark",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "",
    doi = "10.18653/v1/W17-4508",
    pages = "59--63",
    abstract = "Recent advances in automatic text summarization have used deep neural networks to generate high-quality abstractive summaries, but the performance of these models strongly depends on large amounts of suitable training data. We propose a new method for mining social media for author-provided summaries, taking advantage of the common practice of appending a {``}TL;DR{''} to long posts. A case study using a large Reddit crawl yields the Webis-TLDR-17 dataset, complementing existing corpora primarily from the news genre. Our technique is likely applicable to other social media sites and general web crawls.",